🐍 Azure AI Services Integration (Python)

Solución modular en Python para la integración de servicios cognitivos de Azure (Vision, Speech & Text Analytics).

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📋 Descripción

Este proyecto implementa una arquitectura de servicios para consumir las APIs de Inteligencia Artificial de Azure. A diferencia de scripts lineales simples, este repositorio utiliza Programación Orientada a Objetos (OOP) y principios de Clean Code para separar la lógica de negocio, la configuración y la interfaz de usuario.

El sistema unifica tres capacidades principales:

1. Text Analytics: Detección de idioma y análisis de confianza.
2. Speech Services: Transcripción de audio a texto (Speech-to-Text) mediante micrófono.
3. Computer Vision: Extracción de texto (OCR) y dibujado dinámico de bounding boxes sobre las imágenes analizadas.

🏗️ Arquitectura

El proyecto ha sido refactorizado para seguir una estructura escalable:

• Modularidad: Cada servicio de Azure (Vision, Speech, Text) tiene su propia clase dedicada en la carpeta services/.
• Configuración Segura: Uso de variables de entorno (.env) para la gestión de credenciales.
• Type Hinting: Código moderno con tipado estático para mayor robustez.
• Gestión de Datos: Persistencia local de historial en JSON.

Estructura del Proyecto

AIServicesSolutionsPython/
├── services/           # Lógica encapsulada
│   ├── text_service.py
│   ├── speech_service.py
│   └── vision_service.py
├── data/               # Assets e Historial
│   └── images/
├── main.py             # Punto de entrada (CLI Menu)
├── requirements.txt    # Dependencias
└── .env                # Configuración (Ignorado en Git)

⚙️ Instalación y Uso

1. Clonar el repositorio Bash

git clone https://github.com/ymvs84/AIServicesSolutionsPython.git cd AIServicesSolutionsPython

2. Crear Entorno Virtual

Es recomendable usar un entorno virtual para aislar las dependencias: Bash

Windows

python -m venv venv .\venv\Scripts\Activate

Linux/Mac

python3 -m venv venv source venv/bin/activate

3. Instalar Dependencias Bash

pip install -r requirements.txt

4. Configuración

Crea un archivo .env en la raíz basándote en .env.example y añade tus claves de Azure: Ini, TOML

AI_SERVICE_ENDPOINT="https://tu-endpoint.cognitiveservices.azure.com/" AI_SERVICE_KEY="tu-clave" SPEECH_KEY="tu-clave-speech" SPEECH_REGION="westeurope"

5. Ejecutar Bash

python main.py

🛠️ Tecnologías

Python 3.10+

Azure SDKs: azure-ai-textanalytics, azure-ai-vision, azure-cognitiveservices-speech

Pillow (PIL): Procesamiento de imágenes.

Dotenv: Gestión de entornos.

Autor: Yago Menéndez